电商Redis热点数据缓存实施规划

一、热点数据定义与识别体系

核心数据类型

商品基础信息:

示例: iPhone 15详情页数据
特征: QPS > 3000，数据量 < 10KB

实时库存数据:

示例: 秒杀商品库存数
特征: 毫秒级万次查询，数据更新间隔 < 1秒

用户会话信息:

示例: 购物车、优惠券状态
特征: 每次请求必查，数据存活周期 < 30分钟

动态识别方案

// 基于滑动窗口的热点探测（每5秒统计一次）
ConcurrentHashMap<String, AtomicLong> counter = new ConcurrentHashMap<>();
ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
executor.scheduleAtFixedRate(() -> {
            
    counter.entrySet().stream()
        .filter(entry -> entry.getValue().get() > 1000) // QPS阈值
        .forEach(entry -> addToHotKeyQueue(entry.getKey()));
}, 0, 5, TimeUnit.SECONDS);

二、缓存架构设计

多级缓存结构
mermaid
graph TD
A[客户端] –>|首次请求| B(本地缓存)
B –>|未命中| C(Redis集群)
C –>|未命中| D(MySQL分库)
D –>|回写| C
C –>|热点标记| B:ml-citation{ref=“5,8” data=“citationList”}

分片存储策略
库存数据分片‌
采用product_stock_count:{skuId}记录购买次数，通过购买次数 % 分片数轮询选择Redis节点

def select_node(sku_id):
    count = redis.incr(f"product_stock_count:{
              sku_id}")
    return count % SHARD_NUM

跨节点合并扣减‌
当单节点库存不足时遍历所有分片，累加总库存后执行分布式扣减

lua
– 原子化合并扣减脚本

local total = 0
for i=1, #KEYS do
    total = total + redis.call('GET', KEYS[i])
end
if total >= ARGV[1] then
    for i=1, #KEYS do
        redis.call('DECRBY', KEYS[i], ARGV[1]/#KEYS)
    end
    return 1
end

三、容量规划与性能保障

内存容量计算
总内存=(热点数据条目×平均大小)×冗余系数(1.5−2)
示例
20万条×10𝐾𝐵×1.5=3𝐺𝐵
总内存=(热点数据条目×平均大小)×冗余系数(1.5−2)示例:20万条×10KB×1.5=3GB:ml−citationref=”3,6″data=“citationList”

集群配置建议
数据类别 节点数 内存分配 淘汰策略
商品基础信息 4 8GB/节点 volatile-ttl
实时库存 8 16GB/节点 noeviction
用户会话 2 4GB/节点 allkeys-lru
四、数据一致性保障

异步落库机制
mermaid
sequenceDiagram
客户端->>Redis: 库存扣减
Redis–>>MQ: 发送变更消息
MQ->>MySQL: 异步写入
定时任务->>Redis+MySQL: 数据校对

缓存更新策略
主动预热‌
活动开始前1小时加载秒杀商品数据到指定分片
被动淘汰‌
通过ZSET维护热点队列，定期淘汰尾部200个非热点数据
bash
Copy Code

每天凌晨执行热点维护

zadd hot_ranking $(date +%s) “product:1001”
zrange hot_ranking 0 799 | xargs redis-cli persist
zremrangebyrank hot_ranking 0 199

五、容灾方案

热点漂移防护
yaml
Copy Code

TMC透明多级缓存配置

热点探测:
采样周期: 5秒
阈值: QPS > 1000且CPU使用率 < 70%:ml-citation{ref=“8” data=“citationList”}

本地缓存:
最大条目: 5000
存活时间: 30-60秒随机抖动:ml-citation{ref=“8” data=“citationList”}

熔断降级策略
指标 阈值 响应动作
连接池等待率 >30% 触发本地缓存+限流
节点响应延迟 >200ms 自动隔离故障节点
内存使用率 >85% 强制淘汰非热点数据

实施路径建议‌：

先建设基础分片集群（2周）
部署动态热点探测系统（1周）
实施多级缓存改造（2周）
搭建监控+熔断体系（1周）
全链路压测验证（持续进行）